Digital microfluidic platform assembled into a home-made studio for sample preparation and colorimetric sensing of S-nitrosocysteine
Notice bibliographique
Résumé
Digital microfluidics (DMF) is a versatile lab-on-a-chip platform that allows integration with several types of sensors and detection techniques, including colorimetric sensors . Here, we propose, for the first time, the integration of DMF chips into a mini studio containing a 3D-printed holder with previously fixed UV-LEDs to promote sample degradation on the chip surface before a complete analytical procedure involving reagent mixture, colorimetric reaction, and detection through a webcam integrated on the equipment. As a proof-of-concept, the feasibility of the integrated system was successfully through the indirect analysis of S-nitrosocysteine (CySNO) in biological samples. For this purpose, UV-LEDs were explored to perform the photolytic cleavage of CySNO, thus generating nitrite and subproducts directly on DMF chip. Nitrite was then colorimetrically detected based on a modified Griess reaction , in which reagents were prepared through a programable movement of droplets on DMF devices . The assembling and the experimental parameters were optimized, and the proposed integration exhibited a satisfactory correlation with the results acquired using a desktop scanner. Under the optimal experimental conditions, the obtained CySNO degradation to nitrite was 96%. Considering the analytical parameters, the proposed approach revealed linear behavior in the CySNO concentration range between 12.5 and 400 μmol L −1 and a limit of detection equal to 2.8 μmol L −1 . Synthetic serum and human plasma samples were successfully analyzed, and the achieved results did not statistically differ from the data recorded by spectrophotometry at the confidence level of 95%, thus indicating the huge potential of the integration between DMF and mini studio to promote complete analysis of lowmolecular weight compounds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».